лассификация семян сои по категориям качества с применением методов машинного обучения к спектрам диффузного отражения

Разработан методический подход по применению спектроскопии диффузного отражения  в УФ–видимом–ближнем ИК (УФ-Вид-БИК) диапазоне в сочетании с методами машинного обучения для построения классификационных моделей градации семян сои по группам в зависимости от вида дефекта и по категориям пищевых качеств. Получены модели классификации семян сои по группам дефектов и по категориям качества. Из широкого диапазона 350—2500 нм выявлен набор из пяти информативных спектральных полос, приписываемых функциональным группам компонентов состава семян сои и вносящих наибольший вклад в градацию семян по категориям качества. Получены функции классификации, с помощью которых можно определить принадлежность образцов к одной из категорий. Модель классификации по категориям качества имеет достаточную точность (90 %). Сокращение числа длин волн спектра позволяет существенно сократить время, необходимое для обработки данных и принятия решения. 

1. В. С. Петибская. Соя: химический состав и использование, под ред. академика РАН, д-ра с.-х. наук В. М. Лукомца, Майкоп, ОАО “Полиграф-Юг” (2012)

2. J. Zinsmeister, O. Leprince, J. Buitink. Biochem., 477, N 2 (2020) 305—323, https://doi.org/10.1042/BCJ20190165

3. A. H. Ramos, N. D. Timm, C. D. Ferreira, M. de Oliveira. Eur. Food Res. Technol., 247 (2021) 1277—1289, https://doi.org/10.1007/s00217-021-03708-y

4. A. Rahman, B. K. Cho. Seed Sci. Res., 26, N 4 (2016) 285—305, https://doi.org/10.1017/S0960258516000234

5. G. Hacisalihoglu, P. Armstrong. Crop Seed Phenomics: Focus on Non-Destructive Functional Trait Phe- notyping Methods and Applications. Plants (Basel), 12, N 5 (2023) 1177, https://doi.org/10.3390/plants12051177

6. B. Wang, J. Sun, L. Xia, J. Liu, Z. Wang, P. Li, Y. Guo, X. Sun. Food Rev. Int., 39, N 2 (2021) 1043—1062, https://doi.org/10.1080/87559129.2021.1929297

7. L. Feng, S. Zhu, F. Liu, Y. He, Y. Bao, C. Zhang. Plant Methods, 15, N 1 (2019) 9, https://doi.org/10.1186/s13007-019-0476-y

8. L. D. C. C. Cañizares, C. A. Gaioso, N. da Silva Timm, S. L. R. Meza, A. H. Ramos, M. de Oliveira, M. C. Elias. Grain & Oil Science and Technology, 7, N 2 (2024) 105—112, https://doi.org/10.1016/j.gaost.2024.03.002

9. Chengkun Zhai, Caiyun Lu, Hongwen Li, Jin He, Qingjie Wang, Fangle Chang, Jinshuo Bi, Zhengyang Wu. Comp. Electron. Agric., 227 (2024) 2, https://doi.org/10.1016/j.compag.2024.109626

10. S. I. Han, J. H. Chae, K. Bilyeu, J. G. Shannon, J. D. Lee. J. Am. Oil Chem. Soc., 91 (2014) 229—234, https://doi.org/10.1007/s11746-013-2369-y

11. Z. Zhu, S. Chen, X. Wu, C. Xing, J. Yuan. Food Sci. Nutr., 6, N 4 (2018) 1109—1118, https://doi.org/10.1002/fsn3.652

12. D. Wang, M. S. Ram, F. E. Dowell. Transact. ASAE, 45, N 6 (2002) 1943, https://doi.org/10.13031/2013.11410

13. D. A. S. Saputri, M. F. R. Pahlawan, B. M. Murti, R. E. Masithoh. In: IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, Vol. 1038, N 1 (2022) 012043, https://doi.org/10.1088/1755-1315/1038/1/012043

14. Y. Zhang, W. Wu, X. Zhou, J. H. Cheng. Molecules, 30, N 6 (2025) 1357, https://doi.org/10.3390/molecules30061357

15. A. Kinnikar, P. Desai, S. Jahagirdar. Int. J. Emerg. Technol. Comput. Sci. Electron, 14 (2015) 363—368

16. T. B. Batista, C. B. Mastrangelo, A. D. de Medeiros, A. C. P. Petronilio, G. R. Fonseca de Oliveira, I. L. Dos Santos, C. A. C. Crusciol, E. A. Amaral da Silva. Front Plant Sci., 13 (2022) 914287, https://doi.org/10.3389/fpls.2022.914287

17. Y. Li, J. Sun, X. Wu, Q. Chen, B. Lu, C. J. Dai. Food Processing and Preservation, 43, N 12 (2019) e14238, https://doi.org/10.1111/jfpp.14238

18. Ю. Т. Платов, А. А. Лысенкова, С. В. Зеленцов, В. А. Рассулов, С. Л. Белецкий, Р. А. Платова. Контроль. Диагностика, 28, № 9 (327) (2025) 43—54, https://doi.org/10.14489/td.2025.09.pp.043-054

19. S. Gibicsár, T. Donkó, D. Fajtai, S. Keszthelyi. Plant Direct., 8, N 10 (2024) e70015, https://doi.org/10.1002/pld3.70015

20. W. Li, F. Tan, J. Cui, B. Ma. Vibr. Spectrosc., 123 (2022) 103447, https://doi.org/10.1016/j.vibspec.2022.103447

21. R. Aulia, H. Z. Amanah, H. Lee, M. S. Kim, I. Baek, J. Qin, B. K. Cho. Front. Plant Sci., 14 (2023) 1167139, https://doi.org/10.3389/fpls.2023.1167139

22. W. Liu, C. Liu, F. Chen, J. Yang, L. Zheng. Sci Rep., 6 (2016) 35799, https://doi.org/10.1038/srep35799

23. B. Yang, X. Liu, D. Zhang, X. Fan, B. Peng, J. Zhang. Front. Plant Sci., 16 (2025) 1584269, https://doi.org/10.3389/fpls.2025.1584269

24. F. Huang, J. Lu, J. Tao, L. Li, X. Tan, P. Liu. IEEE Access, 7 (2019) 108070—108089, https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2932909

25. B. Jin, H. Qi, L. Jia, Q. Tang, L. Gao, Z. Li, G. Zhao. Infrared Phys. Technol., 122 (2022) 104097, https://doi.org/10.1016/j.infrared.2022.104097

26. The Unscrambler X v10.3 User Manual version 1.0, Camo AS, Oslo, Norway, 1370

27. O. E. Rodionova, A. L. Pomerantsev. Chemometrics in Analytical Chemistry: Review, Moscow, N. N. Semenov Institute of Chemical Physics of the Russian Academy of Sciences (2016)

28. Yu. Yu. Pomorova, V. V. Pyatovsky, Yu. M. Serova. Oil Crops, 4, N 196 (2023) 84—96 (In Russ.), https://doi.org/10.25230/2412-608Х-2023-4-196-84-96

29. B. S. Gebregziabher, S. Zhang, S. Ghosh, A. S. Shaibu, M. Azam, A. M. Abdelghany, J. Qi, K. G. Agyenim-Boateng, H. T. P. Htway, Y. Feng, C. Ma, Y. Li, J. Li, B., L. Qiu, J. Sun. Plants (Basel), 11, N 7 (2022) 848, https://doi.org/10.3390/plants11070848

30. B. S. Gebregziabher, S. R. Zhang, K. G. Agyenim-Boateng, Y. Feng, J. Li, B. Li. J. Integrative Agriculture, 22, N 9 (2023) 2632—2647, https://doi.org/10.1016/j.jia.2022.10.011

31. Y. Tokumitsu, T. Kozu, H. Yamatani, T. Ito, H. Nakano, A. Hase, T. Yamada. Front. Plant Sci., 12 (2022) 796981, https://doi.org/10.1271/bbb.58.926

32. Н. В. Рудометова, К. Е. Кулишова. Техника и технол. пищевых производств, 51, № 2 (2021) 374—386, https://doi.org/10.21603/2074-9414-2021-2-374-386

33. M. Monma, J. Terao, M. Ito, M. Saito, K. Chikuni. Biosci., Biotechnol., Biochem., 58, N 5 (1994) 926—930, https://doi.org/10.1271/bbb.58.926

34. B. Wacogne, D. Legrand, C. Pieralli, A. F. Barrand. Int. Conf. Biomedical Electronics and Devices (2020), https://doi.org/10.5220/0009130000640072

35. O. Y. Rodionova, A. V. Titova, A. L. Pomerantsev. TrAC — Trends in Analytical Chemistry, 78 (2016) 17—22, https://doi.org/10.1016/j.trac.2016.01.010

36. S. Golovynskyi, I. Golovynska, O. Roganova, A. Golovynskyi, J. Qu, T. Y. Ohulchanskyy. J. Biophotonics, 16, N 7 (2023) e202300018, https://doi.org/10.1002/jbio.202300018